Ingeniero(a) de Datos – SnowflakeEl equipo de

Enhance & Operate (E&O;)

de Slalom está buscando un(a)

Ingeniero(a) de Datos práctico (hands‑on)

que disfrute construir y mejorar pipelines de datos así como mantener las plataformas de producción operando sin problemas. En este rol, apoyarás a un ecosistema moderno de

Enterprise Data Warehouse (EDW)

basado en

Snowflake + Azure Data Factory (ADF) , combinando fundamentos de ingeniería de datos con excelencia operativa: monitoreo de pipelines, resolución de incidentes, desarrollo de mejoras de código y mejora continua de la confiabilidad y el rendimiento en un entorno orientado a servicios.

Trabajarás con un modelo de entrega altamente colaborativo y multirregional ("all‑shore") y colaborarás estrechamente con stakeholders tanto técnicos como no técnicos.

Horario de trabajo: Este rol puede requerir cobertura por turnos entre 12:00 AM – 12:00 AM Hora Central (CT) (pueden aplicar rotaciones según las necesidades del equipo).

Lo que harás

Construir, mejorar y solucionar problemas en pipelines de

Azure Data Factory (ADF)

y procesos

ELT/ETL en Snowflake .

Monitorear ciclos de procesamiento de datos diarios, semanales y mensuales, y responder rápidamente ante fallas de jobs, latencia o problemas de calidad de datos.

Diagnosticar y resolver incidentes de producción dentro de los objetivos de

SLA , utilizando

SQL, Python, logs de plataforma, documentación y runbooks .

Realizar

análisis de causa raíz (RCA) , documentar hallazgos e implementar correcciones para prevenir la recurrencia de problemas.

Impulsar

mejoras operativas : automatización, ajuste de alertas, optimización del rendimiento y mejoras de confiabilidad.





Trabajar dentro de flujos

ITIL/ITSM

(tickets, gestión de incidentes/problemas, procesos de cambio) y comunicarte claramente con stakeholders técnicos y de negocio.

Colaborar con compañeros(as) de distintas regiones, compartiendo contexto de forma temprana, documentando decisiones y asegurando transiciones efectivas.

Habilidades y Conocimientos de la PosiciónRequerido

Mentalidad proactiva y orientada al servicio de plataformas de datos: te harás cargo de incidentes, issues y trabajo de desarrollo de principio a fin, acompañando cada caso hasta su resolución.

Mentalidad de resolución de problemas; disposición para aprender y comprender cómo los issues y sus soluciones encajan dentro del diseño del EDW.

Experiencia trabajando de manera independiente en tareas asignadas, así como comodidad para colaborar con otros en la investigación y resolución de problemas, y para compartir conceptos e información sobre la resolución de issues con el equipo.

2–3 años de experiencia

en ingeniería de datos, desarrollo ETL/ELT o soporte en producción de plataformas de datos.

Sólidos conocimientos de

SQL

(debugging, conciencia de rendimiento, validación de datos).

Sólidas habilidades en

Python

(troubleshooting, scripting, automatización).

Experiencia práctica con

Snowflake

y

Azure Data Factory (ADF) .





Comodidad para trabajar en un entorno

dinámico y orientado a consultoría , donde las prioridades cambian y los resultados importan.

Experiencia con

ServiceNow, Control‑M, Azure DevOps , flujos de trabajo basados en

Git

y/o

CI/CD .

Exposición a patrones de

observabilidad y monitoreo de datos , alertamiento y logging de plataformas.

Familiaridad con herramientas modernas de datos (por ejemplo,

dbt ) o patrones de ecosistemas de datos en la nube.

Comunicación y colaboración

Comodidad para trabajar en

inglés

en un entorno de entrega diaria (técnico y cooperativo).

Comunicación clara y profesional con clientes globales y contactos de Slalom.

En Slalom, te unirás a una cultura centrada en las personas que valora los

resultados para el cliente , la

excelencia en la entrega

y el

aprendizaje continuo . Tendrás la oportunidad de profundizar tus habilidades en ingeniería de datos en la nube, contribuir con mejoras significativas a las plataformas y crecer junto a una comunidad de Datos en LATAM en rápida expansión, con una sólida colaboración y apoyo entre regiones.

Cómo se ve el éxito (primeros 3–6 meses)

Puedes solucionar de forma independiente fallas comunes de ADF/Snowflake y estabilizar problemas recurrentes.

Cumples consistentemente con las expectativas de respuesta a incidentes y comunicas el estado de manera clara.

Entregas al menos algunas mejoras medibles (automatización, reducción de fallas, recuperación más rápida, mejor monitoreo).

Eres un/a socio/a de confianza para compañeros(as) y stakeholders: confiable, proactivo/a y colaborativo/a.

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📌 Data Engineer - Databricks & Snowflake (Ciudad de México)
🏢 Slalom
📍 Ciudad de México